智控慧管,数字技术赋能草莓生产实训基地建设

推荐单位

上海农林职业技术学院

教师团队

王妍   张江   谢锦平   姜凤娇   张金晶  

学院积极响应国家乡村振兴和农业智能化战略部署,结合上海区域科技优势,以“智控慧管”系统建设为核心,以数字技术为支撑,通过物联网、传感技术、数据分析平台的深度融合,打造一个具备实时监测、智能决策和精细管理的智慧化生产系统。“智控慧管”系统数字教育教学理念创新、教学设计与技术手段创新、多维度考核评价创新,通过智能控制和数字化管理,将草莓种植生产环境建设为一个集产、学、研为一体的数字化实训平台。

案例负责人

上海农林职业技术学院智慧农业工程系负责人,高级双师,设施专业学生导师。主要承担《设施农业生产技术》、《计算机应用基础》等课程教学。主持教育部就业育人等教科研项目2项,校内教科研课题3项,入选学院青年领军人才培养计划,已在《中国农机化学报》等公开发表论文4篇。获上海市中职教学能力比赛二等奖,上海市信息化教学比赛二等奖。指导学生获上海市大数据竞赛三等奖、全国智慧农业虚拟仿真创新设计大赛二等奖等。申请国家发明专利1项,软件著作权1项。

案例负责人

上海市教学名师,立项上海市张江职教名师工作室,全国课程思政教学名师,上海市科委“科技创新行动计划”科普专项,承担省部级课题6项,教育部全国教育部高等学校高职高专生物技术类行业指导委员会委员,上海市实验动物学会专业委员会委员。

案例负责人

兼任全国智慧农业教学联盟常务理事,从事农业物联网应用与技术研究。近年来主持上海市科技兴农项目2项、科技创新行动计划农业科技领域项目和教育科学研究课题各1项。获发明专利和实用新型专利各1项,软件著作权2项,上海市教学成果奖、全国农业职业教育教学成果奖各3次。

案例负责人

上海农林职业技术学院人工智能专业负责人,从事人工智能物联网领域的课程教学及相关科学研究。主持上海市教委项目、辽宁省自然科学基金、辽宁省教育厅项目、国土资源部重点实验室及四川省重点实验室开放基金等项目;发表学术论文50余篇,出版专著3部,副主编教材1部;授权专利软著多项;培养研究生23人。

案例负责人

2015年于天津大学获取控制科学与工程博士,企业工作6年。上海农林职业技术学院物联网应用技术专业负责人,主要承担《物联网智能感知技术》等课程教学。入选学院青年领军人才培养计划,获市级以上教学类奖项3项。主持市级以上课题5项,校内课题2项,横向课题6项,发表3篇SCI,3篇EI,7项专利,2项软著。

王妍

讲师

张江

教授

谢锦平

教授

姜凤娇

教授

张金晶

副教授

智控慧管,数字技术赋能草莓生产实训基地建设

本案例依托“数字技术+草莓生产”融合创新理念,通过智能控制与数字化管理实现草莓种植的现代化教学与实训基地建设。其特色和创新主要体现在以下几个方面:

1. 数字教育教学理念创新

本基地以“数字赋能草莓种植”为核心教学理念,将理论知识与实际操作紧密结合,采用数字化技术和智能控制方法,全面赋能农业教育与实训。通过搭建智慧种植管理系统,让学生在真实的生产环境中了解和应用物联网、数据分析和人工智能等前沿技术,掌握现代农业生产中的智能化管理手段。在此过程中,学生不仅学习种植草莓的基本知识,还通过操作传感设备、监控生产数据等实际任务,提升其数字技术素养和分析能力。此模式突出了“知行合一”的教学理念,让学生能够在实践中将理论知识转化为操作技能,为今后从事数字农业奠定坚实的基础。

2. 教学设计与技术手段创新

基地在教学设计上突出智能化与实训应用相结合,通过物联网传感器、AI数据分析和智能决策系统,构建了智能种植管理体系。系统能实时采集草莓生长环境的各项数据(如温度、湿度、土壤成分等),并通过数据分析给出最优的生产管理建议。这一体系不仅使基地具备了智能监测和自动控制功能,还为学生提供了一个全流程的实训平台,学生可以在平台上进行远程控制、数据分析和科学管理。为让学生理解数字化技术的实际应用,基地还加入了虚拟仿真模块,使学生能在多种模拟条件下完成草莓种植任务,包括应对气候变化、病虫害防控等,从而在不同情景下灵活应用智能农业技术。

基地在教学过程中采用“项目驱动、任务导向”的方式,将草莓种植周期划分为若干模块化任务,例如环境监测、数据采集、智能控制等。每个模块设有明确的学习目标和操作任务,通过分阶段学习和任务反馈,帮助学生逐步掌握智能农业技术的各个关键点。同时,利用远程监控系统开展校企和跨校区联合教学,使学生有机会与实际生产和市场需求对接,在生产实践中完成学习目标。该教学设计强调任务驱动和实际操作,帮助学生建立完整的智能农业知识体系。

3. 多维度考核评价创新

本案例构建了基于数字化应用的多维度考核体系,覆盖学生在智能农业学习过程中的多项技能。考核标准包含数据分析、设备操作、方案设计和实际应用等维度,并将过程性评价与结果性评价相结合,动态反映学生的学习效果。每个模块均设有操作数据记录和分析任务,确保学生能够准确地采集数据、合理分析,并根据结果进行科学管理。例如,学生的设备操作数据、环境监测数据的分析能力、种植决策的科学性等均被记录作为考核依据,体现了对学生实际技能水平的全面评价。

考核方式不仅局限于学生的操作和决策数据,还通过实地成果和教学反馈来评估其在实际生产中的表现。具体来说,学生在草莓种植过程中的数据分析和管理成效将作为评价的重要依据,包括温室环境调控的准确性、病虫害预防的及时性等。这种考核体系确保了学用结合,推动学生掌握数字技术在农业中的应用技能,并根据每次考核反馈调整学习重点,从而真正达到“教、学、考”一体化的效果。

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